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【方法杂谈】你真的了解CVPR吗?

【方法杂谈】你真的了解CVPR吗?

作者: 有三AI | 来源:发表于2019-07-17 19:16 被阅读0次

    以后这个板块就随便聊聊学习习惯与方法

    作者 | 言有三

    编辑 | 言有三

    这几年因为工业界的踊跃参与,没有哪个会能够比得上CVPR在CV届的影响力。

    我没有参加过CVPR,大部分人这辈子也不可能有机会参加CVPR,不过关注这个领域的仍然会时常从零零碎碎的媒体带来的信息中得知一些消息然后乐于其中。

    不过,你是否真的认真打开过CVPR的网址,真的了解过它的细节和价值。同样的信息,在不同人的手里产生的价值是有巨大差异的,今天咱们来认真扒一扒CVPR,以刚刚过去,所有信息已经公开的CVPR2018为例。

    http://cvpr2018.thecvf.com/

    01 CVPR是什么

    全称IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级A类会议,一年一次而且每年会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。

    看看这一长串的赞助商,如果不是商业公司的参与,一个学术会议不可能如此火爆。

    大部分时间里CVPR每年大概300篇论文,12年以后逐年增加,18年接近1000篇文章了,火热程度可见一斑。

    那对于没有论文的我们来说,应该怎样去关注CVPR或者说哪些东西是值得关注的呢?

    打开首页看看,包括conference,tutorials,workshops,expo,papers等板块。

    02  conference

    http://cvpr2018.thecvf.com/program/main_conference

    就算不能及时参会,也可以在conference板块看到所有已经接收的文章列表,以及获奖论文和作者公示。

    比如我们熟知的学神何凯明在CVPR 2018上刚刚获得PAMI青年研究员奖,通常这些消息媒体都会及时报导。这是一个获取信息的入口,通常扫一眼就行了。

    03 papers

    http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py

    从这里,就可以获取所有论文,还可以使用标题关键词进行检索。如果你时间足够多,不妨一次性浏览一下所有文章的标题,下载自己感兴趣的,半天时间足矣。

    文章根据重要程度分为oral,spotlights,poster三个等级,oral,spotlights都有口头报导露脸的机会,poster则是海报展示,参加过会议的懂这是什么意思。

    04  tutorials

    http://cvpr2018.thecvf.com/program/tutorials

    tutorials就是一些大佬们集中起来演讲一个课题了,通常是介绍自己的研究,这是不可多得的资料,有视频有PPT,内容丰富。

    如上面的Generative Adversarial Networks,Big Data Summarization: Algorithms and Applications,Computational Imaging for Self-Driving Vehicles,Unsupervised Visual Learning等各种,都是精品内容啊。

    我们以近几年最火的generative adversial networks(生成对抗网络)为例,有十几个人的技术报告,从简单的入门介绍,到最新的研究和报告,https://sites.google.com/view/cvpr2018tutorialongans/

    如果你想下载youtube上面的视频,那么可以用这个工具

    https://www.onlinevideoconverter.com/zh/video-converter

    05  workshop

    是附属于主会的一些研究热点的专题研讨会,而且是独立审稿的。虽然论文质量比主会要总体低一些,但是workshop最大的价值,就是会搞一些比赛以及发布一些数据集,对大部分人来说,其实这个比会议论文有用多了。

    我们随便挑几个看看。

    First International Workshop on Disguised Faces in the Wild,可知道是第一届研究有妆容的人脸问题,这是人脸识别等算法必须面临的新问题与挑战,感受一下。

    Low-Power Image Recognition Challenge,从15年开始已经举办了好几届。研究移动端如何同时获取高准确率和低功耗低延迟的解决方案,会聚焦于模型压缩优化等领域,这就是当下最典型的商业场景。由于参与者众多,今年11月份还加赛一场,背后就是Google,Facebook的支持。

    NVIDIA AI City Challenge,聚焦于未来的智能交通,Nvidia可是非常积极地开发自动驾驶相关地软硬件平台,铁了心的押注了这一未来交通领域最大的变革。而且自动驾驶的workshop不止一个,还有Workshop on Autonomous Driving以及一些机器视觉相关的。

    甚至还有Women in Computer Vision这样特殊的小组,可谓是俏皮了,不过计算机视觉方向对于女生来说,确实是一个还不错的职业选择。

    总之,这些Workshop都是非常高质量的行业聚焦,职场人士要关注。

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